Team Topologies: Platform-as-a-Product (Teil 1)

Team Topologies schlägt vor, Infrastruktur-Teams zu Plattform-Teams zu wandeln. Daraus ergibt sich ein Wandel hin zu Platform-as-a-Product.

Dabei sind sich Matthew Skelton und Manuel Pais darüber im Klaren, dass dies mit Herausforderungen verbunden ist. Grund genug, dass wir uns ein wenig genauer damit beschäftigen!

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PostGraphile-Schema erweitern & verfeinern: Computed Columns

Im letzten Post haben wir schon einmal ein bisschen losgelegt, unser GraphQL-Schema mit Smart Tags anzupassen. Einfach nur ein paar Features ein- und auszuschalten oder Spalten zu entfernen reicht natürlich nicht … Wir wollen ja in der echten Welt um einiges komplexere, vielleicht auch dynamische Werte in unserem API abbilden. Ohne also noch weiter auf den Busch zu klopfen schlage ich vor, wir schauen uns einfach direkt an, wie wir mit Computed Columns arbeiten können.

Wie auch schon im letzten Post gibt es allen Code in unserem Beispielprojekt auf GitHub zum Ausprobieren und Mitverfolgen.

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PostGraphile-Schema erweitern & verfeinern: Smart Tags

Wer sich schon einmal grundlegend mit PostGraphile beschäftigt hat (PostgreSQL, GraphQL & PostGraphile – ein Überblick), wird sich vielleicht fragen: „Das ist ja super, um einfache CRUD-Anwendungen zu bauen; aber das reicht nicht für unsere Bedürfnisse, die wir an ein API stellen!“ – oder etwas Ähnliches.

Allerdings bekommen wir von PostGraphile nicht einfach nur allerlei Queries, CRUD Mutations und Erkennung von Relationen für unser Datenbankschema geschenkt! Es gibt dazu noch eine Reihe an Möglichkeiten, die Funktionsweise von PostGraphile zu konfigurieren und genau auf unsere Bedürfnisse zuzuschneiden, um auch eigene Geschäftslogik und spezielle Use-Cases in unseres GraphQL-API zu unterstützen.

Wir wollen hier anhand von möglichst einfachen, jedoch praxisnahen Beispielen aufzeigen, wie wir PostGraphile verwenden und nicht nur trotz, sondern mit Hilfe der starken Automatisierung, auch komplexe Use-Cases abdecken können und weiterhin von der Performance, Typsicherheit, und den guten GraphQL-Standards (die uns PostGraphile direkt mitliefert) profitieren!

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Team Topologies: Product Ownership in den vier Team-Typen

Team Topologies ist in aller Munde. Aber was bedeutet Product Ownership in den vier Team-Typen, die Team Topologies kennt? Das möchte ich heute beleuchten.

Am Ende des Artikels kennt ihr die vier Team-Typen und deren Interaktionsmuster aus Team Topologies und wisst, was das für Product Ownership bedeutet bzw. diese zum Einsatz kommt.

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PostGraphile: Von der Datenbank-Tabelle zu Queries & Mutations

Ihr habt es ja sicherlich schon mitbekommen: Aktuell wollen wir euch in einer Serie von Blogposts PostGraphile näher bringen. Dazu gehörte bisher eine ganze Reihe an Vorbereitung – doch jetzt wollen wir mal richtig loslegen.

Denn in diesem Artikel beleuchten wir, was PostGraphile uns schon out of the Box bietet, wenn wir unser Datenbank-Schema definiert haben. Alle Beispiele und ein docker-compose-Setup zum Spielen findet ihr in unserem GitHub-Repository zur Serie.

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Der Sommer kommt mit Neuigkeiten aus der Agilen Community im Mai.

Liebe Freunde und Mitglieder unserer Agile Community,

der Sommer steht vor der Tür und trotzdem nimmt der Austausch auf unseren Meetup-Abenden nicht ab. Vielen Dank dafür!

Wir möchten dich mit diesem kurzen Infoletter auf dem Laufenden halten und fassen zusammen was in unserer Usergroup und unserer Agilen Community alles so passiert ist.

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Die Kontingenztheorie – warum agile skalierte Frameworks angepasst werden müssen

Als Praktiker ist es einem völlig klar, dass skalierte agile Frameworks angepasst werden müssen. Wie man das jedoch theoriegeleitet begründet, möchte ich in diesem Artikel mithilfe der Kontingenztheorie aufzeigen.

Die Kontingenztheorie ist eine Organisationstheorie. „Organisationstheoretische Ansätze dienen dem Zweck, die Ziele, die Entstehungsgeschichte, die Funktionsweise und den Wandel von Organisationen zu erklären und zu verstehen.“[1]

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Wunsch vs. Wirklichkeit, Teil 3: Agile Rollen sind nicht wirksam

Vor welchen Herausforderungen stehen Softwareteams in den unterschiedlichen Organisationen? Wie sehen diese Herausforderungen aus, die der regelmäßigen Lieferung und hohen Qualitätsstandards der Software im Weg zu stehen scheinen?

Im vorherigen Blogpost meiner dreiteiligen Serie haben wir den zweiten Grund „Das Softwareteam versteht sich nicht gut“ erläutert. In diesem Blogpost werden wir uns mit dem dritten Grund beschäftigen, den wir oft beobachten. Er ist aber ebenso relevant wie die zuvor genannten Gründe!

Vielleicht erkennt der eine oder andere eine ähnliche Herausforderung innerhalb seiner Organisation wieder und bekommt durch die Lösungsansätze neue Impulse für sein Umfeld.

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PostgreSQL, GraphQL & PostGraphile – ein Überblick

Wenn man heutzutage eine Software-Applikation bauen will, hat man die Auswahl aus einem bunten Strauß an Technologien. Dabei kann man schnell in Fallen laufen, da nicht alle Technologien gut miteinander arbeiten. Da wird dann plötzlich der Aufwand sehr groß, den Datenfluss durch den Tech-Stack unter Kontrolle zu halten.

Ein Setup, das gut zusammenspielt, bzw. teilweise darauf ausgelegt ist, in diesem Tech-Stack zu leben, ist Folgendes:

  • PostgreSQL für die Datenbank
  • PostGraphile zur Erstellung der API 
  • GraphQL zur Abfrage der API
  • TypeScript im Frontend (z. B. in Verbindung mit React)

Auf die drei Teile PostgreSQL, GraphQL und besonders PostGraphile wollen wir in diesem Artikel – und den folgenden Teilen der Blog-Serie – näher eingehen.

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